কিছু সংবাদদাতা স্বতঃসংশোধনের গণনার পদ্ধতিগুলি সম্পর্কে একটি আকর্ষণীয় প্রশ্ন উত্থাপন করার কারণে, আমি এটির সাথে খেলতে শুরু করেছিলাম, প্রায় সময় সিরিজ এবং স্বতঃসংশ্লিষ্টতা সম্পর্কে কোনও জ্ঞান ছাড়াই।
সংবাদদাতা তার ডেটা ( একটি টাইম সিরিজের ডেটা পয়েন্টগুলি) একের পর এক পিছিয়ে দিয়ে সাজিয়েছে যাতে তার কাছে ম্যাট্রিক্স থাকে ডাটা (যেমন আমি তাকে বুঝতে পেরেছি) যেখানে প্রথম সারির মূল তথ্য, দ্বিতীয় সারি ইউনিট দ্বারা ডেটা স্থানান্তরিত হয় , পরের সারিতে অন্য এক এবং আরও কিছু দ্বারা। আমি অতিরিক্ত হিসাবে লেজ শেষ আঠালো দ্বারা এটি উপলব্ধি করা, তাই "বিজ্ঞপ্তি" ডেটাসেট তৈরি।
তারপরে, এটি থেকে কী বেরিয়ে আসতে পারে তা সন্ধানের জন্য, আমি পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স এবং এটি থেকে মূল উপাদানগুলি গণনা করেছি। আশ্চর্যরূপে আমি একটি ফ্রিকোয়েন্সি-পচনের চিত্র পেয়েছি এবং (আবার অন্য ডেটার সাথে) একটি ফ্রিকোয়েন্সি বলেছি যে ডেটাতে একটি সময়কাল প্রথম মূল উপাদানটিতে ছিল এবং চার পিরিয়ড সহ দ্বিতীয় পিসিতে ছিল (আমি ইগন্যালু সহ "প্রাসঙ্গিক" পিসি পেয়েছি)। প্রথমে আমি ভেবেছিলাম এটি ইনপুট ডেটার উপর নির্ভর করে, তবে এখন আমি ধরে নিয়েছি এটি নিয়মিতভাবে এটির বৃত্তাকার শিফ্ট ("টোপলিটজ" ম্যাট্রিক্স নামে পরিচিত) সেট সেট ডেটাগুলির বিশেষ নির্মাণ দ্বারা this ভেরিম্যাক্স বা অন্যান্য ঘূর্ণন-মাপদণ্ডের পিসি-সলিউশনটির আবর্তনগুলি কিছুটা আলাদা এবং সম্ভবত আকর্ষণীয় ফলাফল দিয়েছে, তবে সাধারণভাবে মনে হয় যে এইরকম ফ্রিকোয়েন্সি-পচন ধরে।
এখানে ছবিগুলির একটি লিঙ্ক যা আমি পয়েন্টের ডেটা সেট থেকে তৈরি করেছি ; কার্ভগুলি কেবল ফ্যাক্টরমেট্রিক্সের লোডিং থেকে তৈরি করা হয়: একটি ফ্যাক্টারে লোডিংয়ের একটি কার্ভ। প্রথম পিসি 1 এর বক্ররেখাটি সর্বোচ্চ প্রশস্ততাগুলি দেখাতে পারে (মোটামুটি কারণ এটি লোডিংসকোয়ারের সর্বোচ্চ পরিমাণ বহন করে)
প্রশ্নাবলী:
- প্রশ্ন 1: এটি কি ডিজাইনের বৈশিষ্ট্য? (এই ধরণের ডেটাসেট সহ পিসিএ)
- প্রশ্নোত্তর: ফ্রিকোয়েন্সি- / তরঙ্গদৈর্ঘ্য বিশ্লেষণের গুরুতর পদ্ধতির জন্য এই পদ্ধতির কি কোনও উপায়ে ব্যবহারযোগ্য?
[আপডেট] এখানে ডেটাসেট (আশা করি এটি আপনার পক্ষে অনুলিপিযোগ্য হয়ে উঠবে)
-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4
-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5
-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3
0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1
2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0
4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2
6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4
5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6
3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5
1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3
1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1
0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1
-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0
-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2
-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3
0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1
3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0
5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3
7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5
6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7
7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6
5,4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7
4,3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5
3,2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4
2,3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3
3,5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2
5,4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3
4,3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5
3,2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4
2,3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3
3,4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2
4,-5,-3,-1,0,2,4,6,5,3,1,1,0,-2,-3,-1,0,3,5,7,6,7,5,4,3,2,3,5,4,3,2,3